数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その95【モーメンタム⑤】

モーメンタムの動作イメージについて確認。動作イメージの表現は難しい。最初は大きく更新して、最適解が近いと小さく更新。勾配降下法で言うところの学習率が可変と同義な動きになる。
数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その94【モーメンタム④】

モーメンタムの更新式について確認。指数移動平均を利用して直近の値を重視する。実際の指数移動平均とは異なっているので、その点は注意。
数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その93【モーメンタム③】

勾配降下法の動作イメージを確認。学習率が大きい場合と小さい場合で挙動が変わる。ちょうど良い学習率を人間の手で探す。これにより、一般的なパラメータとは異なるハイパーパラメータというカテゴリになる。
数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その92【モーメンタム②】

今回改めてまじめに更新式を確認。勾配降下法の更新式が一番シンプルなので今後の最適化アルゴリズムの更新式を見る際は比較対象になりやすい。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その91【モーメンタム①】

最適化アルゴリズムを取り扱う。今回のネットワークだとさほど恩恵はないが知っていて損はない。まずはモーメンタムから解説&実験をしてい最初は復習を兼ねて勾配降下法についても確認する。
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【入門】ユニット数増加(Julia)【数値計算】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたJuliaコードで分類を実施。大きく2パターンの分類パターンがある。やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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【入門】ユニット数増加(Scilab)【数値計算】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたScilabコードで分類を実施。大きく2パターンの分類パターンがある。やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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【入門】ユニット数増加(Python)【数値計算】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたPythonコードで分類を実施。大きく2パターンの分類パターン。やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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【入門】ユニット数増加(MATLAB)【数値計算】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたMATLABコードで分類を実施。大きく2パターンの分類パターンやや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その90【ユニット数増加⑤】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたJuliaコードで分類を実施。大きく2パターンの分類パターンがある。やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。